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為強耦合陸地大氣數據同化構建跨組分背景誤差協(xié)方差

導讀 地表溫度(LST)是陸氣相互作用的關(guān)鍵變量,對天氣和氣候預報具有重要影響。盡管陸氣耦合模式中的數據同化取得了進(jìn)展,但弱耦合同化仍然占主...

地表溫度(LST)是陸氣相互作用的關(guān)鍵變量,對天氣和氣候預報具有重要影響。盡管陸氣耦合模式中的數據同化取得了進(jìn)展,但弱耦合同化仍然占主導地位。這意味著(zhù)在同化過(guò)程中沒(méi)有充分考慮陸地和大氣之間的跨組分相互作用,因此很難實(shí)現陸地和大氣變量之間的一致性分析。

南京信息工程大學(xué)陳耀登教授團隊構建了跨陸地和大氣成分的耦合背景誤差協(xié)方差,解決了強耦合陸氣數據同化的關(guān)鍵問(wèn)題,揭示了地表和大氣變量背景誤差之間的聯(lián)系,研究成果發(fā)表在《大氣與海洋科學(xué)快報》上。

研究首先生成基于2023年梅雨季的氣候預報和集合預報樣本,然后利用預報誤差估計技術(shù)計算跨分量背景誤差協(xié)方差。研究結果表明,地表溫度的誤差主要與大氣溫度相關(guān),相關(guān)性隨大氣高度的增加而降低,且地表溫度標準差的誤差明顯大于低層大氣溫度的誤差。

研究團隊還選取了兩天氣象條件差異較大的時(shí)段進(jìn)行表征,結果表明,地表溫度和低層大氣溫濕度的誤差相關(guān)性和誤差標準差與天氣背景關(guān)系密切,具有明顯的日變化特征。

研究團隊計劃在后續研究中探討不同季節對結果的影響,并將這些研究成果進(jìn)一步應用于強耦合陸氣數據同化,進(jìn)一步提高陸氣耦合模式的預報水平,為天氣預報預警提供更精準的信息支持。

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